Geometry-Aware MCTS 解決複雜組合幾何問題
研究人員引入了一種「幾何感知蒙地卡羅樹搜尋」(Geometry-Aware MCTS) 框架，用於解決組合幾何中的極值問題。透過在搜尋過程中強制執行幾何約束並利用基於對稱性的剪枝，該方法優於傳統求解器並建立了新的計算界限。
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透過 POMDP 決策框架優化鋰生產
本研究引入了一種部分可觀測馬可夫決策過程 (POMDP) 框架，旨在優化地質、需求與價格不確定性下的鋰礦開採決策。該模型透過動態適應市場變化與技術選擇，表現優於人類啟發式決策。
利用技能約束模型預測控制優化製造供應鏈
本研究介紹了一種閉環模型預測控制器，旨在平衡生產、庫存與人力技能培訓。研究表明，當勞動力瓶頸可預測時，預測控制的效果最佳，而非僅用於應對突發衝擊。
Toshiba 升級嵌入式量子啟發優化技術
Toshiba 開發了一套全新的「量子啟發優化框架」，專為即時變化的動態環境所設計。該技術能為嵌入式系統中的複雜組合優化問題，提供高速且穩定的解決方案。
Transformer 模型解決複雜開放車間排程問題
研究人員開發了一種基於 Transformer 的開放車間排程問題（OSSP）策略，能從小型訓練實例推廣至大規模問題。該模型在無需大量特徵工程的情況下，表現優於傳統啟發式演算法。
無導數優化在 MNIST 任務上超越 Adam
一種名為 MDP 的無導數優化方法成功在 MNIST 資料集上訓練了神經網路，且無需使用反向傳播。在 25,450 維的參數空間中，其實際表現優於標準的 Adam 優化器。
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Unsloth 發布 Gemma 4 QAT MTP 助理模型
Unsloth 發布了一系列使用 QAT（量化感知訓練）與 MTP 技術的 Gemma 4 助理模型，並提供 GGUF 格式下載。
用於 SAT 問題的平行連續局部搜尋研究
本研究探討利用平行連續局部搜尋 (CLS) 將布林可滿足性問題放寬為可微分優化任務來進行求解。研究發現冗餘約束可能會阻礙效能，並強調了 CLS 作為混合 SAT 求解器子求解器的潛力。
DiBS：用於約束滿足問題的擴散模型分支選擇
DiBS 是一種將擴散模型整合至符號求解器的新方法，旨在優化 Sudoku 等約束滿足問題中的分支選擇。透過擴散模型作為引導，該方法顯著降低了複雜實例中的搜尋成本與回溯次數。
PIBO：針對佈局問題的置換不變貝葉斯優化
研究人員推出了 PIBO，這是一種利用最優傳輸理論（Optimal Transport theory）的貝葉斯優化方法，專門處理點的順序不影響目標函數的佈局問題。該方法顯著提升了風電場設計等工業任務的性能並縮短了計算時間。